1. 毕业设计（论文）主要目标：
众所周知，FitzHugh-Nagumo系统是刻画大脑皮层中神经元动态的一类重要的数量模型。
研究此类系统同步将有助于我们理解人脑中神经元的同步机制。
近年来，Iqbal，Murguia和Ambrosio等分别在文献[1]［2］[3]中研究了常微分形式和反应发散型的FitzHugh-Nagumo系统的同步机制，但描述系统间通信的拓扑结构均为一些简单的结构，例如一条有向链[3]，一个双向环[4]。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题主要研究网络化FitzHugh–Nagumo系统在相对较弱的连通性条件下的同步控制方法，并采用Matlab模拟实现整个控制系统。具体研究内容主要包括以下二点：（1）控制方法：对于多个FitzHugh–Nagumo系统，考虑其通信图是一个联合地包括至少一个有向支撑树的图。在图的分解理论基础上，将其同步控制问题分解为一个协调同步子问题加多个跟踪同步问题，并在相应的一般性代数连通度基础上，设计并控制方法，并分析方法的有效性。（2）Matlab仿真 ：为了更好地验证所设计的控制方法，考察真实的情况，我将设计FitzHugh–Nagumo系统对应的Matlab仿真，并设计所研究的控制方法对应的仿真，通过Matlab模拟的方法，来验证所设计控制方法的有效性，进而为日后人工实现人脑中神
经元系统提供相应的研究基础。
3. 主要参考文献
[1]Iqbal M., Rehan M., Khaliq A., Saeed-ur-Rehman, Hong, K.S.Synchronization of coupled different chaotic FitzHugh–Nagumo neurons withunknown parameters under communication-direction-dependent coupling, Computationaland Mathematical Methods in Medicine, 2014, 367173.
[2]Zhang Q. Robust syhchronization of FitzHugh–Nagumonetwork with parameter disturbances by sliding mode control. Chaos, Solitions Fractals, 2014, 58(1): 22-26.
[3]Murguia C., Fey R. H.. B., NijmeijerH. Network synchronization using invariant-manifold-based diffusive dynamiccouplings with time-delay, Automatica, 2015, 57(C): 34–44.
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